串流影片平台YouTube在接收使用者上傳的影片之後，會將原始影片重新壓縮成各種不同解析度與資料流量的複本，以便來自世界各地的觀眾經由頻寬各異的網路連線，在播放效能不同的各種裝置上觀賞影片，而要如何決定解析度與資料流量的參數，左右著觀眾是否能在有限的頻寬下享受最佳畫質。

畫質高低取決於資料流量

為了節省影片所需的儲存空間，絕大部分的影片都會採用破壞性壓縮，在犧牲部分畫質的前提下（許多時候人眼不易查覺），大幅降低影片占用的空間。而影片每秒所需的儲存空間，則稱為資料流量（Bitrate），一般來說解析度越大的影片需要較高的資料流量，而在相同解析度的情況下，越高的資料流量有助於保留更多畫面中的細節，讓畫質表現更好。

假如我們將同一影片壓縮成不同資料流量，會發現低流量的影片畫質比較差，然而在提高流量的過程中，畫質的邊際效益卻會遞減，也就是說當資料流量高到一定程度之後，再提高流量對畫質的幫助就相對有限。

由於YouTube上的影片是以串流播放為主，所以觀眾所用網路的頻寬，就會直接限制資料流量的上限，進而限制影片的畫質。因此對於YouTube而言，如何使用最少頻寬傳輸最高畫質的影片，就是件重要的工作。

為了達到這個目標，當觀眾在觀賞影片時，YouTube播放器就會在背景測量網路頻寬，並動態從事先壓縮的複本中選擇適合頻寬的版本推送給觀眾，以利提升觀影體驗。

▲ 從流量-畫質曲線可以看到，畫質提升的邊際效益會隨頻寬漸增而遞減，因此各影片都會有個畫質與頻寬平衡的「甜蜜點」。（圖片來源：YouTube Blog，下同）

▲ 該如何根據觀眾的頻寬決定影片流量，就是個大學問。

提升頻寬使用效率

假設將影片壓縮各成種解析度的時候，都只選擇「甜蜜點」參數的話，當觀眾的頻寬高於360p解析度，但不足480p時，播放器就會自動選擇流量較低的360p影片，如此一來就有部分頻寬被閒置而未使用。

如果這時候有流量介於2者之間，但解析度仍為480p的影片的話，觀眾就可以在相同的頻寬下，看到畫質較佳的影片。

YouTube可以透過播放數據資料，深入分析解析度的切換情況，並透過模型預測提升資料流量是否會造成解析度因頻寬不足而降低（反而沒達到增進使用者體驗的目標）。

另一方面，YouTube也會透過分析器產生各影片的流量-畫質曲線（如上方圖片的圖表），並透過數據資料預測觀眾的網路頻寬，如此一來就可以透過非線性最佳化的方式，為各種解析度產生多種適合的影片流量參數，例如在傳送固定畫質影片使用最小流量，或是使用固定流量傳送最佳畫質等等。

在HD影片上套這項技術後，能夠降低14%資料流量，也讓HD影片的播放時間提升6%，讓觀眾可以使用較少流量享受影片，尤其對「上網吃不飽」的使用者更加實用。此外這項技術也能在幾乎不影響畫質的情況下，提升5%影片載入速度，並降低12%緩衝狀況發生。

▲ 如果每種解析度都只有1種資料流量的話，表著在相同頻寬區間的使用者都會配推送同樣解析度的影片。

▲ 同一解析度影片只有單一種流量的話，就會成頻寬閒置，如果能調整流量，就能活用所有頻寬。

▲ YouTube會透過非線性最佳化，產生多種流量參數，以提升使用者體驗。

開發團隊也提到因為世界各國的觀賞習慣與網路品質不盡相同，所以未來也計劃將這項技術細分為各地區版本，進一步強化提升觀影體驗的目標。

加入電腦王LINE帳號